# Описание задачи
Многие знают про маркетплейсы где продаются б/у вещи, на которых есть возможность недорого купить качественную и полезную вещь. 
Но всегда волнует вопрос - кто и как устанавливает цену, и какие его характеристики больше всего влияют на итоговую стоимость продажи?! 
Вопрос становится особо актуальным, если речь идет про дорогие товары, например про автомобили!
В рамках данной задачи необходимо поработать с данными о продажах автомобилей на вторичном рынке. 
Целью вашего проекта будет разработанная модель предсказания стоимости автомобиля на вторичном рынке.

# Основные этапы исследования:
Загрузка и ознакомление с данными,
предварительная обработка,
полноценный разведочный анализ,
разработка новых синтетических признаков,
проверка на мультиколлинеарность,
отбор финального набора обучающих признаков,
выбор и обучение моделей,
итоговая оценка качества предсказания лучшей модели,
анализ важности ее признаков.

# Dataset Description
<b>Date</b>: Год выпуска автомобиля.<p>
<b>Make</b>: Марка автомобиля.<p>
<b>Model</b>: издание автомобиля определенной марки.<p>
<b>Trim</b>: Уровни отделки салона автомобиля — это просто разные версии модели.<p>
<b>Body</b>: Тип кузова транспортного средства относится к форме и модели конкретной марки автомобиля.<p>
<b>Transmission</b>: механизм, который передает мощность от двигателя к колесам.<p>
<b>VIN</b>: идентификационный номер транспортного средства.<p>
<b>State</b>: состояние, в котором автомобиль выставлен на аукцион.<p>
<b>Condition</b>: Состояние автомобилей на момент аукциона.<p>
<b>Odometer</b>: расстояние, пройденное автомобилем с момента выпуска.<p>
<b>Color</b>: Цвет кузова автомобиля.<p>
<b>Interior</b>: Цвет салона автомобиля.<p>
<b>Seller</b>: Продавец автомобиля, автосалоны.<p>
<b>sellingprice</b>: цена, по которой автомобиль был продан на аукционе.<p>
<b>saledate</b>: Дата продажи автомобиля.<p>
